比特币核心开发团队中一名非常知名的人物刚刚宣称，这种虚拟货币已宣告失败，他已抛售了所持有的全部比特币。

　　这名核心开发者就是迈克-赫恩（Mike Hearn）。他是一名英国程序员，两年前，他辞去了在谷歌的工作，开始一心一意开发比特币。但是现在，他感到有些绝望。他说比特币已被中国控制，而比特币赖以生存的网络“正濒临技术崩溃的边缘”。

　　“我们现在已没有理由相信，比特币能比现有的金融系统做得更出色。”赫恩撰文说，“它的基础已崩溃。无论它在短期内的价格如何变化，它在长期内的价格走向将是持续下行的。我已不再参与开发比特币，并已抛售了我的全部比特币。”

　　赫恩称，比特币网络存在自身的技术局限性，例如它阻止生成“数据区块”（block）——即系统每10分钟形成的比特币交易的永久记录。这意味着比特币网络已在超负荷运行，开始无法满足需求了。详情请关注本次专辑……
　　
　　服务器通常体积庞大，占用机房大量空间，现在iCracked公司推出名为Ocean的Node.js Linux服务器已经推出。这种服务器针对那些希望能够编写物联网应用，执行小规模任务的用户。这种Ocean服务器只有智能手机大小。

　　小尺寸意味着用户可以把服务器放入口袋，随身携带。Ocean服务器采用Linux操作系统，1GHz双核处理器，1GB系统内存，内建USB 3.0端口支持蓝牙4.0 LE和WiFi。动力来自一个4200毫安时的电池。

　　Ocean服务器一次充电可以连续运行两天时间。Ocean服务器没有连接显示器的视频输出端口，用户需要使用WiFi连接服务器进行相关工作。

　　这款服务器制造商iCracked是著名的智能手机修复商。这款服务器原本是iCracked内部员工使用，帮助他们收集被修复设备的相关信息。iCracked将在2-3周内开始出货Ocean服务器，其中16GB型号售价149美元，64GB型号售价199美元。更多内容，大家请关注本次专题……
　　

　　微软最近表示，除非用户目前的IE11浏览器已经打上最新补丁，否则即使用户平常使用谷歌Chrome和Firefox浏览器上网，不使用IE浏览器，用户的电脑也可能容易受到攻击和漏洞影响。微软警告说，即使用户不使用IE浏览器，浏览器仍然需要更新，因为浏览器更新之时，其他一些Windows组件也得到了修补。所以，如果用户没有将IE浏览器维持在最新版本，那么操作系统仍然容易受到攻击。

　　微软表示，在1月12日之后，微软只为最新版本的IE浏览器提供技术支持，对于较旧的操作系统，如Windows 7和Windows Server 2008 R2，用户需要升级到IE11。即使用户没有在PC上使用IE浏览器，如服务器等产品，用户也应该升级到IE浏览器的最新版本。

　　微软说用户即便删除IE，也无法防止电脑受到漏洞攻击。因为即使用户删除浏览器，它的一些程序和组件仍然在后台运行，使得它容易受到针对未修补漏洞发起的攻击。更多内容请关注本次专辑的相关内容……

　　百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 今天开源了百度的关键人工智能 (AI) 软件 WARP-CTC，基于 Apache 协议，WARP-CTC 的 C 语言库和可选 Torch 绑定都已托管到 GitHub。WARP-CTC 基于 CTC 方法，当前可用的一些 CTC 实现通常要求大量的内存或者是慢十到几百倍。

　　百度研究所首席科学家 Andrew Ng 称他的研究主要是人工神经网络如何在图形处理单元 (GPUs) 上运行，让 WARP-CTC 实现对 GPUs 和 x86 CPUs 的支持。

　　connectionist temporal classification (CTC) 方法可以追溯到 2006 年，在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记录。 百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案，但是改进了其自身的语音识别功能。更多的，大家可以关注本次专辑……

　　当人工智能发展越来越成熟时，研究者们开始想让机器人由机械化向智能化转变，不再只是由之前编写好的程序重复着固定地动作，而是会根据环境的变化而及时地作出判断和反应。MIT 计算机科学和人工智能实验室（简称CSAIL）的博士后 Ilker Yildirim 是其中的研究者之一，最近他与MIT其他研究人员一起发表了一篇论文，描述了一种可以预测特定状况下物品如何移动的人工智能系统。该系统应用在机器人后，可以有很大的应用空间，比如，可以让机器人洗碗。

　　“它们将不是工业化机器人，一遍一遍很精细地重复动作。这些机器人必须能够处理不确定的事情。如果机器人将需要清洗的盘子放在洗碗机里，它需要理解盘子摆放的细节；它需要理解如果它作出一些特定行为，将会打碎它们；它必须深刻理解它所处的物理环境。”Yildirim 说，他觉得这将成为创造一种全新的机器人的基础，这些可以像人类一样能对环境有比较本能的反应。

　　该系统结合了两种人工智能，物理模拟以及深度学习。物理模拟可以模拟物体的运动，但是你必须为每一个特定的场景编程。而深度学习你可以给神经网络提供一些视觉图像和物理学，系统将通过学习从而去分析那些它之前并未接触过的环境。Yildirim 已经开始和同事录制实验视频，通过3D摄像头来构建数据模型。这些模型将判断物体的行为，行动的速度等。最终这些数据将被投入到深度神经网络中，通过大量的数据分析，它将能识别出物体，判断它们的结构，并最终预测它们的行为。即使只是展示了一些静态的场景，Yildirim 表示系统在大量地学习后，将通过物体的重量以及摩擦最终能准确地预测接下来将要发生什么。。本次专辑我们一起关注……

LUPA开源周刊：jQuery十周年Android最新进展盘点

2016-1-17 22:00| 发布者: joejoe0332| 查看: 4285| 评论: 0|原作者: LUPA开源社区|来自: LUPA开源社区